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摘要：“十三五”期间天津市经济转型和产业经济调整必然导致用电结构的变化，传统的预测模型通常表述的是变量之间的一种“长期均衡”关系，难以适应两者间短期偏离的冲击。本文首先探索分析了天津市历史经济形势及发展政策走向、电力需求的变化规律，深入研究了经济与电力长期协整关系，并在此基础上研究短期波动对用电的影响，建立了适用于天津市经济“新常态”下的误差修正模型以预测售电量变化，有效提升了模型的拟合优度和预测能力。
1 引言
售电量是电网经营企业的产品，是电网经营管理的重要经济指标，是售电电价、销售利润一系列指标计算的基础。准确预测售电量对企业的经营决策起着重要的作用。电网售电量预测是电力市场中的一项基本工作，正确预测出地区销售电量的水平，为供电企业提供营销决策支持，对于指导发电厂、输配电网的合理运行，推动电力市场的发展和建设都具有十分重要的意义。
在进行年度售电量的预测时，期望得到更准确的预测值，那么，预测前期必须对各类型负荷的发展趋势、系统中各地区负荷的特点及变化趋势、售电量的生成与确定有所了解。由于月度、年度售电量涉及周期长、区域广、影响因素较多，因此，与短期售电量的预测工作相比，预测的难度较大。随着国内研究学者对电力系统需求预测这一问题的关注，逐步开始进行了相关实用及理论分析研究，电力需求预测技术得到了一定的发展。目前，中国在对影响电力消费的经济因素研究中，邹卫星[1]等认为宏观经济、人均收入、电价是电力消费的主要影响因素，对于工业电力需求来说，在这些主要的经济因素上加入了工业内部结构变化因素。林伯强[2]釆用了人口数量增长速度、工业电力价格、宏观经济的生产结构、工业技术效率这几个因素对电力消费进行预测，得到了令人信服的结论；王海鹏[3,4]等采用了、电价、经济结构、能源效率等因素，对它们与电力需求之间的短期波动关系及中长期均衡关系进行了检验。袁家海，胡兆光等[5]将经济的波动周期性纳入经济变量中，分析这种经济波动周期性与电力需求的的协整关系，结果证明是存在相关性的。韩金山等[6]釆用相对值（电力工业投资金额占国内生产总值的比重）作为指标，分析了经济的变化对电力消费的传导机制。
“十三五”期间天津市经济发展将由前期高速发展转为中高速发展主要时期，将以现代服务业、高科技产业、绿色经济为主，高耗能产业将被限制或出局，由于经济转型和产业经济调整必然导致用电结构的变化，整个转化过程是你中有我，我中有你，要准确预测电力指标，首先要准确预测经济指标。传统的经济模型通常表述的是变量之间的一种“长期均衡”关系，而实际的经济数据却是由“非均衡过程”生成的。因此，本文研究了经济与电力长期协整关系，并在此基础上研究短期波动对用电的影响，建立了适用于天津市经济“新常态”下的预测年度售电量的误差修正模型。
2 误差修正模型理论[7,8]
传统的经济模型通常表述的是变量之间的一种“长期均衡”关系，而实际的经济数据却是由“非均衡过程”生成的。
经济系统的运行具有其自身的惯性，单个经济变量来看，表现为变量往往具有单位根特性；总体看，则体现为变量间可能存在协整关系，即动态相依性。虽然短期内可能因各种原因而使某些变量偏离其长期均衡轨迹，但从长期看变量间的关系是稳定不变的，因而系统内必然存在着一种误差修正机制，使偏离其长期均衡轨迹的变量重新调整至其长期均衡。
因此，建模中需要用数据的动态非均衡过程来逼近经济理论的长期均衡过程。最一般的模型是自回归分布滞后模型（Autoregressive Distributed Lag，ADL）。而误差修正模型其实可以由相应的ADL模型等价变换而来。先考虑如下ADL模型
式中：SE表示全社会用电量，GDP表示地区生产总值，Ind2表示第二产业占比（乘以100后的），Et表示效率因素（产业增加值/产业用电），Rc表示城镇化率。
样本区间：2003—2014年，调整后R2=0.9995，F统计量为5590.30。上式中括号内数字表示相应的t统计量，符号*、**、***分别代表10%、5% 、1%的水平下显著。该模型的拟合值和实际值对比以及相应的残差如图2所示。
式（3-2）中ECt-1即误差修正项，为式（3-1）所示协整关系的滞后残差项，该项前系数为-0.55，表明具有误差修正作用。由结果可知短期关系向长期关系调整的速度约为1.82年（1/0.55），电力和经济短期内的不同步问题并不会影响电力预测。式中其他字符含义与上文所述一致，如ΔGDP表示生产总值的差分项。模型具有较高的拟合优度，调整后R2为0.93，具体良好的预测能力。
3.3 模型评估
根据上述的误差修正模型，可以预测天津市未来的售电量。首先，将样本扩充至2016年，以2004-2015年为建模区，2016年为预测区，检验模型的预测能力。
对比分析两者的输出结果可得：2016年售电量的实际值是648.6亿千瓦时，使用OLS预测售电量为639.64亿千瓦时，相对误差为1.42%；而使用误差修正模型得到2016年预测售电量649.91亿千瓦时，高估了1.3亿千瓦时，相对误差为-0.16%。从整体上看，OLS和ECM的拟合预测结果平均相对误差分别为1.61%、1.01%。因此，可以认定误差修正模型很好地提高了售电量的预测能力。 具体的拟合、预测情况如下图所示：
3.4 公司售电量预测
误差修正模型所涉及到的误差修正项为前期因变量实际值与拟合值的残差，未来情况未知的情况下只能向后预测一期。另外，残差序列虽为平稳序列，但其走势并无规律可言，故无法如其他自变量预测时那样采用时间序列法赋值。故将“十三五”期间的误差修正项暂赋为0，即假定其未偏离长期发展趋势。但是，每年获得实际值后，可以得到当期真实的误差修正项，从而更为准确地修正模型的预测情况。
基于以上的情景分析及输入变量讨论赋值，得到天津市“十三五”期间剩余4年的售电量预测结果：
4 小结
本文通过分析经济与电力长期协整关系，并在此基础上研究短期波动对用电的影响，建立了适用于天津市经济“新常态”下的预测年度售电量的误差修正模型。经研究得到以下结论：
1）生产活动所产生的经济效益离不开电力，整体来看，经济发展与电力需求呈正相关关系。
2）随着经济发展和产业结构的优化调整，电耗强度作为衡量能源产出效率的指标，电耗强度的减小意味着能源产出效率的提高，能源消耗量也会相对地减小。
3）从长期来看，经济与电力之间的关系是稳定的，但处于经济“新常态”的大环境中，天津市面临着经济结构转型，这些变化都会使两者的关系出现短期的波动而偏离长期均衡的轨迹。通过协整检验，使用E-G两步法探索电力需求与各变量形成的系统内部存在的误差修正机制。结果表明，短期关系向长期关系调整的速度约为1.82年（1/0.55），电力和经济短期内的不同步问题并不会影响电力预测。
参考文献:
[1]邹卫星,房林.财政政策、收入分配与经济增长——基于财富效用的视角[J].经济经纬,2011,(2):14-19,69.
[2]林伯强. 结构变化、效率改进与能源需求预测--以中国电力行业为例[J]. 经济研究，2003,(5):57-65.
[3]王海鹏，田澎，靳萍. 中国能源消费、经济增长间协整关系与因果关系的实证研究——以电力行业为例，华北电力大学学报.2005,31(3)
[4]王海鹏，田澎，尹茂华. 上海市电力需求的协整与误差修正分析[J].数理统计与管理.2006,25(2).
[5]袁家海，丁伟，胡兆光. 电力消费与中国经济发展的协整与波动分析[J].电网技术，2006，(9):10-15.
[6]韩金山，谭忠富，何永秀，刘严. 中国宏观经济波动对电力产业传导关系研究[J]. 中国电力，2006，(4):1-6.
[7]高铁梅.计量经济分析方法与建模：Eviews应用及实例[M]。北京:清华大学出版社，2009
[8]古扎拉蒂.计量经济学[M]。北京：中国人民大学出版社，1999.
论文作者:程霄1,刘展展2,刘瑞敏1
论文发表刊物:《电力设备》2018年第10期
论文发表时间:2018/7/26
标签：误差论文; 电力论文; 经济论文; 模型论文; 关系论文; 天津市论文; 变量论文; 《电力设备》2018年第10期论文;